CN108647671A - 一种光学标识视觉识别方法及基于该方法的无人售货柜 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种光学标识视觉识别方法及基于该方法的无人售货柜，该识别方法包括以下步骤：初始化卷积神经网络、将商品样本置于货架上的网格硬板内、获取训练样本、训练卷积神经网络和验证神经网络的精度，并将训练好的神经网络用于识别商品；本发明的无人售货柜包括柜体和柜门，所述柜体内设有多层货架，每层所述货架上均设有网格硬板，所述网格硬板上涂覆有光学标识；所述柜体顶部设有显示屏，用于显示所述柜体内部商品的图片及售价信息；所述柜门上设有电磁锁和二维码标识，用户通过移动智能终端扫描所述二维码打开柜门进行购物。本发明通过在货架上设置网格硬板，并结合计算机视觉识别技术进行图像识别，大大提高了视觉识别的精度和速度。

Description

一种光学标识视觉识别方法及基于该方法的无人售货柜
技术领域
本发明属于计算机视觉识别技术领域，具体是一种光学标识视觉识别方法及基于该方法的无人售货柜。
背景技术
目前的计算机视觉识别方法主要分为监督学习方法和非监督学习方法两大类，监督学习方法可以使得计算机视觉识别的准确率更高，其中以RCNN和YOLO最为显著；传统的非监督学习方法主要是DPM(Deformable parts models)，其在VOC-2007数据集上验证的map(mean Average Precision)能达到43％；RCNN使用区域建议(具体用的是选择搜索来得到有可能得到是物体的若干图像局部区域，然后把这些区域分别输入到RCNN中，得到区域的特征，再在特征上加上分类器，判断特征对应的区域是属于具体某类object还是背景)，RCNN在VOC-2007数据集上验证的map为58％左右。
RCNN虽然识别精度较高，但还存在重复计算的问题(建议的区域有几千个，多数都是互相重叠，重叠部分会被多次重复提取特征)，于是Fast-RCNN诞生了，其与RCNN最大的区别就是Fast-RCNN将建议的区域映射到RCNN的最后一层卷积层的特征图上，这样，一张图片只需提取一次特征，大大提高了速度，Fast-RCNN在VOC-2007上的map提升到了68％。RCNN的精度已经很高了，但是速度还不行，YOLO提供了另一种更为直接的思路，直接在输出层回归边界框的位置和边界框所属的类别，整张图作为网络的输入，图片分割得到很多正方形网格，把目标检测的问题转化为一个回归问题，提升了检测速度。
申请号为201710798823.7的一篇发明专利公开了一种使用OpenCL加速的YOLO目标检测方法，通过在获取的训练样本图片上划分网格来提升卷积神经网络的视觉识别速度；这种方法虽然可以提升检测速度，但因为划分的网格是非监督的，通常不能准确覆盖样本，从而导致准确率较低。目前亟需一种同时具备RCNN的检测识别精度和YOLO系列的检测识别速度的方法来提升计算机视觉识别技术的综合能力。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种能同时提高计算机视觉识别的精度和速度的光学标识视觉识别方法及基于该方法的无人售货柜。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种光学标识视觉识别方法，包括以下步骤：
步骤A，初始化卷积神经网络；
步骤B，在货架上设置网格硬板，并将商品样本置于所述网格硬板的网格内；
步骤C，获取训练样本；
步骤D，训练卷积神经网络；
步骤E，将训练后的卷积神经网络在VOC数据集上进行验证，并判断当前卷积神经网络在所述VOC数据集上的map是否高于68％，若是，则进入下一步，若否，则重复步骤C至步骤E；
步骤F，用训练好的卷积神经网络对货架上的网格硬板和所述网格硬板内的商品进行识别。
具体地，步骤B中，所述网格硬板上涂覆有光学标识，每个所述商品样本占用一个或者多个网格，较大的商品样本占用多个网格，较小的商品样本占用一个网格，通过在货架上设置网格硬板，将商品放置在所述网格硬板的网格内，可以使网格准确覆盖商品，从而提升了检测的精度。
具体地，步骤C中，获取训练样本的方法为通过图像采集设备采集网格硬板上的光学标识和所述网格硬板内商品样本的图像数据。
具体地，步骤D中，通过计算机图形处理器GPU对采集到的训练样本图像数据进行处理。
具体地，步骤E中，所述VOC数据集为VOC-2007数据集，将所述VOC-2007数据集中的数据输入卷积神经网络进行验证。
一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，包括柜体和柜门，所述柜体内设有多层用于摆放商品的货架，每层所述货架上均设有网格硬板；所述柜体顶部设有显示屏，用于显示所述柜体内部商品的图片及售价信息；所述柜体底部设有控温装置；所述柜门上设有电磁锁和二维码标识，用户通过移动智能终端扫描所述二维码打开柜门进行购物。
具体地，所述柜体内部每层货架上方均设有图像采集设备，用于采集所述网格硬板上的光学标识以及所述网格硬板内商品的图像信息，所述图像采集设备可以为摄像头。
具体地，所述柜体内部每层货架上方均设有紫外灯，用于对柜体内部进行消毒灭菌，从而保证柜体内部环境清洁，避免滋生细菌影响商品质量。
优选地，所述每层货架上均设有多个限位结构，所述限位结构用于防止商品放歪，对商品的位置进行限制，使得商品的识别率进一步提升；所述限位结构可以为限位栏杆、限位槽等。
具体地，所述柜体顶部还设有人像采集装置，用于采集使用所述无人售货柜的用户的人脸图像数据和无人售货柜周围的环境数据，通过采集用户的人脸图像数据和周围环境数据，可以防止一些人恶意损坏/盗窃无人售货柜；
具体地，所述控温装置包括温度传感器、控制器、加热器和制冷器，用于维持柜体内部温度在0至10摄氏度之间；所述温度传感器、加热器、制冷器分别与所述控制器电连接；所述温度传感器用于检测柜体内部温度，所述控制器根据检测到的温度数据控制所述加热器/制冷器工作，从而维持柜体内部的温度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：(1)本发明通过在货架上设置网格硬板，在网格硬板上涂覆光学标识，并将商品置于所述网格硬板内，再利用计算机视觉识别技术对所述网格硬板上的光学标识以及网格硬板内的商品进行图像识别，通过同时识别网格硬板上的光学标识和网格硬板内的商品图像，从而提升了计算机视觉识别的精度和速度。(2)本发明通过在货架上设置多个限位结构，用于防止商品放歪，对商品的位置进行限制，使得商品的识别精度进一步提升。
附图说明
图1为实施例1一种光学标识视觉识别方法的流程图；
图2为实施例2一种无人售货柜开门后的整体结构示意图；
图3为实施例2一种无人售货柜关门后的整体结构示意图；
图4为实施例2一种无人售货柜内货架的结构示意图；
图5为实施例2无人售货柜的购物流程图；
图6为实施例3一种无人售货柜的整体结构示意图；
图中：1、柜体；2、柜门；3、货架；4、显示屏；5、控温装置；6、散热口；7、人像采集装置；8、限位结构；9、电磁锁；10、二维码；11、网格硬板；12、声光报警器。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动条件下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种光学标识视觉识别方法，具体包括以下步骤：
步骤A，初始化卷积神经网络；
步骤B，在货架3上设置网格硬板11，并将商品样本置于所述网格硬板11的网格内；
步骤C，获取训练样本；
步骤D，训练卷积神经网络；
步骤E，将训练后的卷积神经网络在VOC数据集上进行验证，并判断当前卷积神经网络在所述VOC数据集上的map是否高于68％，若是，则进入下一步，若否，则重复步骤C至步骤E；
步骤F，用训练好的卷积神经网络对货架3上的网格硬板11和所述网格硬板11内的商品进行识别。
具体地，步骤B中，所述网格硬板11上涂覆有光学标识，每个所述商品样本占用一个或者多个网格，较大的商品样本占用多个网格，较小的商品样本占用一个网格，通过人工在货架3上设置网格，将商品样本放置在所述网格内，可以使网格准确覆盖商品，从而提升了检测的精度；
进一步地，所述网格为矩形网格，且所述网格上的光学标识可以通过图像采集设备清晰地采集到。
具体地，步骤C中，获取训练样本的方法为通过图像采集设备采集所述货架3上的网格硬板11上的光学标识和所述网格硬板11内商品样本的图像数据，所述图像采集设备可以为摄像头。
具体地，步骤D中，通过计算机图形处理器GPU对采集到的训练样本图像数据进行处理，得到卷积神经网络的输出特征值。
具体地，步骤E中，所述VOC数据集为VOC-2007数据集，将所述VOC-2007数据集中的数据输入当前卷积神经网络进行验证。
本实施例通过在货架3上人工设置网格硬板11，并在所述网格硬板11上涂覆光学标识来辅助计算机对商品的识别，进而提高计算机视觉识别的精度和速度。
实施例2
如图2至5所示，本实施例提供了一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，包括柜体1和柜门2，所述柜体1内设有多层用于摆放商品的货架3，每层所述货架3上均设有网格硬板11，所述网格硬板11上涂覆有光学标识，每个所述商品占用一个或者多个网格；所述柜体1顶部设有显示屏4，用于显示所述柜体1内部商品的图片及售价信息；所述柜体1底部设有控温装置5；所述柜门2上设有电磁锁9和二维码10标识，用户通过移动智能终端扫描所述二维码10打开柜门2进行购物。
具体地，所述柜体1内部每层货架3上方均设有图像采集设备，用于采集所述网格硬板11上的光学标识以及所述网格硬板11内商品的图像信息，所述图像采集设备可以为摄像头。
具体地，所述柜体1内部每层货架3上方均设有紫外灯，用于对柜体1内部进行消毒灭菌，从而保证柜体1内部环境清洁，避免滋生细菌影响商品质量。
优选地，所述每层货架3上均设有多个限位结构8，所述限位结构8为限位栏杆，所述限位栏杆与货架3上网格的边界框对齐，其作用是防止商品放歪，对商品的位置进行限制，使得商品的识别率进一步提升。
具体地，所述柜体1顶部还设有人像采集装置7，用于采集使用所述无人售货柜的用户的人脸图像数据和无人售货柜周围的环境数据，通过采集用户的人脸图像数据和周围环境数据，可以防止一些人恶意损坏/盗窃无人售货柜；
具体地，所述控温装置5包括温度传感器、控制器、加热器和制冷器，用于维持柜体1内部温度在0至10摄氏度；所述温度传感器、加热器、制冷器分别与所述控制器电连接；所述温度传感器用于检测柜体1内部温度，所述控制器根据检测到的温度数据控制所述加热器/制冷器工作，从而维持柜体1内部的温度。
进一步地，所述柜体1底部还设有散热口6，用于对柜体1内部控温装置5和显示屏4进行通风散热，所述散热口6还设有散热风扇。
具体地，如图5所示，用户购物的流程为用户通过移动智能终端扫描柜门2上的二维码10下载app，使用手机号注册账号并设置登录密码，绑定支付宝或微信后，再通过app扫描柜门2上的二维码10即可解开电磁锁9打开柜门2，柜门2打开后通过设置在柜体1内部的多个摄像头分别采集货架3上的商品图像信息，并将采集到的图像信息发送到后台服务器进行识别，以便统计商品类别和数目；用户拿取商品后关闭柜门2，所述摄像头再次对货架3上的商品进行拍照，获取商品图像信息，通过后台服务器进行识别，统计用户拿取商品后剩余的商品类别和数目，并对比用户拿取商品前后的商品类别和数目信息计算用户的消费金额，app从用户绑定的支付宝/微信中自动扣除用户的消费金额。
进一步地，所述柜体1内设有无线通讯模块，用于将所述摄像头采集的商品图像数据信息发送给后台服务器进行识别；所述柜体1内还设有微控制器，所述微控制器与电磁锁9和摄像头电连接，当所述电磁锁9被解锁/锁止使，所述微控制器控制所述摄像头进行拍照；所述微控制器为单片机。
实施例3
如图6所示，本实施例提供了一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，与上述实施例1、2的区别在于，本实施例中，柜体1的顶部还设有声光报警器12，所述声光报警器12包括扬声器和报警灯所述声光报警灯由驱动器驱动发出声光报警，所述驱动器与无线通讯模块电连接，用于接收后台服务器发送的声光报警指令。
具体的，所述扬声器还用于提醒用户购买商品后关闭柜门2，所述柜体1内还设有一计时器，当用户打开柜门2后开始计时，当达到提前设定好的时间阈值后，所述扬声器提醒用户关门，所述时间阈值设定为30秒；通过设定时间阈值，防止用户忘记关闭柜门2而造成用户财产损失。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种光学标识视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A，初始化卷积神经网络；
步骤B，在货架上设置网格硬板，并将商品样本置于所述网格硬板的网格内；
步骤C，获取训练样本；
步骤D，训练卷积神经网络；
步骤E，将训练后的卷积神经网络在VOC数据集上进行验证，并判断当前卷积神经网络在所述VOC数据集上的map是否高于68％，若是，则进入下一步，若否，则重复步骤C至步骤E；
步骤F，用训练好的卷积神经网络对货架上的网格硬板和所述网格硬板内的商品进行识别。
2.根据权利要求1所述的一种光学标识视觉识别方法，其特征在于，步骤B中，所述网格硬板上涂覆有光学标识，每个所述商品样本占用一个或者多个网格。
3.根据权利要求1所述的一种光学标识视觉识别方法，其特征在于，步骤C中，获取训练样本的方法为通过图像采集设备采集网格硬板上的光学标识和所述网格硬板内商品样本的图像数据。
4.根据权利要求1所述的一种光学标识视觉识别方法，其特征在于，步骤E中，所述VOC数据集为VOC-2007数据集，将所述VOC-2007数据集中的数据输入卷积神经网络进行验证。
5.一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，包括柜体和柜门，所述柜体内设有多层用于摆放商品的货架，每层所述货架上均设有网格硬板；所述柜体顶部设有显示屏，用于显示所述柜体内部商品的图片及售价信息；所述柜体底部设有控温装置；所述柜门上设有电磁锁和二维码标识，用户通过移动智能终端扫描所述二维码打开柜门进行购物。
6.根据权利要求5所述的一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，所述柜体内部每层货架上方均设有图像采集设备，用于采集所述网格硬板上的光学标识以及所述网格硬板内商品的图像信息。
7.根据权利要求5所述的一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，所述柜体内部每层货架上方均设有紫外灯，用于对柜体内部进行消毒灭菌。
8.根据权利要求5所述的一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，所述每层货架上均设有多个限位结构。
9.根据权利要求5所述的一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，所述柜体顶部还设有人像采集装置，用于采集使用所述无人售货柜的用户的人脸图像数据以及所述无人售货柜周围的环境数据。
10.根据权利要求5所述的一种基于光学标识视觉识别方法的无人售货柜，其特征在于，所述控温装置包括温度传感器、控制器、加热器和制冷器，用于维持柜体内部温度在0至10摄氏度之间。
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Denomination of invention: A visual recognition method for optical identification and an unmanned vending cabinet based on this method

Granted publication date: 20231222

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